ubob insight
AI 생산성이라는 말을 들어보셨나요? AI 생산성이란 인공지능(AI)를 이용해 다양한 업무에서 효율성과 효과를 향상시키는 것을 의미합니다. ChatGPT, 퍼플렉시티, 제미나이, 뤼튼 등 다양한 생성형 AI 서비스가 등장하면서 많은 사람들이 AI를 업무는 물론 일상생활에서도 다양하게 활용하고 있습니다. 간단한 자료 검색과 데이터 정리는 물론 보고서 작성, 다양한 형태의 콘텐츠 제작까지 손쉽게 해결할 수 있도록 돕고 있죠.
최근 한국은행 조사에 따르면 국내 근로자 중 생성형 AI를 한 번이라도 사용한 사람의 비율은 63.5%이고, 업무 목적으로 사용해 본 비율은 무려 51.8%로 나타났습니다. 한국은행에서는 생성형 AI 활용 시 업무시간이 단축된다고 밝히며 우리나라의 경우 주 40시간 기준 1.5시간이 단축되는 수치를 기록했습니다. 향후 더 많은 근로자들이 생성형 AI를 효율적으로 사용하게 된다면 생산성 향상 효과는 더욱 커질 수 있다고 이야기합니다.
이렇듯 불필요한 업무는 최소화하여 생산성을 향상시켜주는 AI를 많은 기업이 도입하고 있지만, 과연 실제 업무 성과도 늘어났을까요?
유사 생산성이란, 실제 노력은 하지 않으면서 단순히 눈에 보이는 행동을 통해 생산성이 높아 보이는 착각을 불러일으키는 현상을 이야기합니다. 이는 실제 업무에 집중하지 않고 다른 활동에 시간을 할애하면서 마치 생산적인 활동은 하는 것처럼 보이게 합니다. 생성형 AI를 도입하여 업무 생산성을 높이는 방안이 활발하게 활용되고 있지만, 동시에 유사 생산성이라는 함정을 경계해야 합니다.
우리는 AI를 활용하여 수많은 정보를 손쉽게 취합하고 결과물을 빠르게 제작할 수 있게 되었습니다. 하지만 동시에 생성형 AI의 ✅데이터 편향성과 사실관계 오류, ✅윤리적/도덕적 기준 문제, ✅개인정보 보호와 데이터 보안, ✅저작권 및 창작자 권리 침해 등으로 인해 우리는 더 많은 시간을 소모하게 되었습니다. 단순히 AI에 프롬프트를 입력하는 것만으로도 업무를 해결할 수 있다고 착각하고 의존하게 되어 불필요한 수정과 검토를 하며 생산성이 떨어지는 경험을 하게 됩니다. 이러한 유사 생산성을 경계하고, 실제 업무 효율을 높이려면 어떻게 해야 할까요?
유사 생산성이 아니라 실제 생산성을 높이려면 어떻게 해야 할까요? AI를 제대로 사용하기 위해서는 업무를 설계하는 역량이 필요합니다. 단순한 AI 활용법을 익히는 것이 아니라, 업무에 있어 AI를 활용할 영역과 기준을 명확히 하는 실제 효율을 높이고 생산성을 향상시키는 것입니다.
생성형 AI를 활용할 때는 여전히 주의해야 할 점이 있기 때문에 명확한 활용 목적을 바탕으로 가이드라인을 세워야 합니다. 반복적이고 구조화된 업무는 AI에 맡기고, 전략적인 판단, 창의적인 기획은 사람이 담당할 수 있도록 목적과 범위를 잡아 역할을 구분하면 효율적으로 활용할 수 있습니다.
생성형 AI를 활용하여 단순한 자료 검색과 비교뿐 아니라 글, 이미지, 영상 콘텐츠도 자동으로 제작할 수 있게 되었습니다. 업무에서 AI를 문제없이 활용하기 위해서는 정확한 프롬프트를 작성할 줄 알아야 하고, 이를 통해 얻은 결과물에 대해 검증할 수 있는 능력이 필요합니다. 단순한 도구로써 사용법을 익히는 것에서 나아가 "AI와 협업을 하는 방법"을 익혀야 합니다.
기존의 업무 프로세스에서 AI를 끼워 넣는 방식이 아닌, AI를 활용할 수 있는 업무 영역을 먼저 확인하고, 그에 맞춰 새로운 워크플로우를 설계해야 합니다. 이를 통해 기존 업무 프로세스에서 반복되는 작업은 최소화하고, 효율을 극대화할 수 있습니다.
HRD 관점에서 생성형 AI는 직원들의 업무 효율을 높이는 강력한 도구입니다. 하지만 잘못된 활용법으로 사용한다면 오히려 비효율적인 업무가 증가하고, '유사 생산성'의 함정에 빠질 수 있습니다. 엄청난 속도로 발전하는 기술을 제대로 활용하기 위해서 교육담당자의 역할이 더욱 중요해졌는데요. 교육담당자는 직원들이 AI를 단순한 도구로 사용하는 수준에서 실제 업무 생산성을 향상시키는 방향으로 나아갈 수 있도록 이끌어야 합니다.
AI 기술에 대해 이해하고 활용법을 익힐 수 있도록 AI 리터러시 교육이 필요합니다. 기본적인 개념과 원리를 이해하는 것은 물론 AI를 활용한 문제해결 능력을 갖추면서도 AI를 비판적으로 이해하여 윤리적인 측면까지 고려할 수 있는 교육이 필요합니다.
AI 기술 및 서비스를 활용하는 동시에 지켜야 하는 사회적 합의, 윤리적/도덕적 기준을 따라야 합니다. 또한 잠재적인 위험을 방지하고 프라이버시를 보호할 수 있도록 보안과 관련한 가이드라인을 마련해야 합니다.
학습을 개인의 선택에 맡기는 것이 아니라, 조직 전체가 함께 학습하고 발전할 수 있도록 사내 학습 문화를 조성해야 합니다. AI 활용 사례를 공유하고, 결과물에 대한 피드백을 주고받을 수 있는 분위기를 만들어야 합니다.
연관 아티클 : [유밥 인사이트] GenAI로 직원 경험을 변화시키려면?
AI는 최근 몇 년 동안 급격히 발전하고 있으며 이를 활용하는 새로운 직종이 생겨나기도 하고, AI에 대체되는 직업도 생기고 있습니다. 기술의 발전에 따라 많은 근로자들은 AI 기술 발전에 대비해 교육을 이수하거나 이직을 준비하고 있습니다. 앞으로 우리는 AI를 활용한 업무시간 단축을 어떻게 활용해야 하는지, 유사 생산성의 함정에 빠지지 않고 실제 업무 효율을 높일 수 있을지 고민해야 할 것입니다.
www.ubob.com
직원 교육을 넘어 기업 성장까지 함께 고민합니다.